%matplotlib inline plt.rcParams['figure.figsize'] = (10.0, 8.0) # set default size of plots plt.rcParams['image.interpolation'] = 'nearest' plt.rcParams['image.cmap'] = 'gray' # Some more magic so that the notebook will reload external python modules; # see http://stackoverflow.com/questions/1907993/autoreload-of-modules-in-ipython %load_ext autoreload %autoreload 2

这段代码是用于设置 Jupyter Notebook 中绘图的默认大小和颜色映射。`%matplotlib inline` 是一个魔术命令，用于在 Notebook 中显示绘图结果。`plt.rcParams['figure.figsize']` 设置了默认的绘图大小为 (10.0, 8.0)。`plt.rcParams['image.interpolation']` 设置了默认的图像插值方式为 nearest，用于在图像缩放时保持像素的原始值。`plt.rcParams['image.cmap']` 设置了默认的颜色映射为 gray，用于在灰度图像中显示不同的灰度级别。`%load_ext autoreload` 是加载 autoreload 扩展，用于在代码修改后自动重新加载模块。`%autoreload 2` 是将 autoreload 扩展设置为在代码有改动时自动重新加载模块。这样可以确保在开发过程中对模块的修改能够立即生效。

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import itertools def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix(DNN)', cmap=plt.cm.Blues): """ This function prints and plots the confusion matrix. Normalization can be applied by setting `normalize=True`. """ plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap) plt.title(title) plt.colorbar() tick_marks = np.arange(len(classes)) plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45) plt.yticks(tick_marks, classes) if normalize: cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis] thresh = cm.max() / 2. for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])): plt.text(j, i, cm[i, j], horizontalalignment="center", color="white" if cm[i, j] > thresh else "black") plt.tight_layout() plt.ylabel('True label') plt.xlabel('Predicted label')

这段代码定义了一个绘制混淆矩阵（Confusion Matrix）图像的函数，主要包括以下参数：

- `cm`：混淆矩阵，是一个二维数组，其中每个元素表示模型预测结果的正确与否。
- `classes`：类别名称，是一个列表，其中每个元素表示一个类别的名称。
- `normalize`：是否对混淆矩阵进行归一化，默认为 False。
- `title`：图像标题，默认为 'Confusion matrix(DNN)'。
- `cmap`：颜色映射表，用于表示混淆矩阵的颜色，默认为 plt.cm.Blues。

函数的主体部分使用 Matplotlib 库绘制混淆矩阵图像。具体来说，首先使用 `imshow()` 函数在图像上绘制混淆矩阵，然后添加标题和颜色条。接着在 x 轴和 y 轴上标注类别名称，并根据 `normalize` 参数选择是否对混淆矩阵进行归一化处理。最后，使用 `text()` 函数在每个混淆矩阵元素的中心位置添加文本标签，以显示该元素的值。

最后，使用 `tight_layout()` 函数调整图像布局，然后在 x 轴和 y 轴上添加标签，分别表示预测标签和真实标签。

for data in testloader: images, labels = data images = images.view(len(images), 1, 121).float() inputs, labels = images.to(device), labels.to(device) outputs = cnn(inputs) _, predicted = torch.max(outputs, 1) true_labels.append(labels.cpu().numpy()) predicted_labels.append(predicted.cpu().numpy()) true_labels = np.concatenate(true_labels) predicted_labels = np.concatenate(predicted_labels) cm = confusion_matrix(true_labels, predicted_labels, labels=[0, 1, 2, 3, 4]) print(cm)上述代码加入混淆矩阵可视化代码

你可以使用Matplotlib库中的函数来可视化混淆矩阵。以下是代码示例：

import matplotlib.pyplot as plt
import itertools

def plot_confusion_matrix(cm, classes, normalize=False, title='Confusion matrix', cmap=plt.cm.Blues):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    plt.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    plt.title(title)
    plt.colorbar()
    tick_marks = np.arange(len(classes))
    plt.xticks(tick_marks, classes, rotation=45)
    plt.yticks(tick_marks, classes)

    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i, j in itertools.product(range(cm.shape[0]), range(cm.shape[1])):
        plt.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                 horizontalalignment="center",
                 color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")

    plt.tight_layout()
    plt.ylabel('True label')
    plt.xlabel('Predicted label')

# 在计算混淆矩阵后，调用以下代码进行可视化
plot_confusion_matrix(cm, classes=['class0', 'class1', 'class2', 'class3', 'class4'])
plt.show()

其中，`cm`是混淆矩阵，`classes`是类别标签，可以根据实际情况进行修改。如果需要归一化混淆矩阵，可以将`normalize`参数设置为`True`。